解决HDFS不支持单条记录的快速查找和更新的问题。
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存在亿万条记录的数据库，只有千万或者百万条记录使用RDBMS更加合适
确保你的应用不需要使用RDBMS的高级特性（第二索引，事务机制，高级查询语言等）
足够的硬件配置，即节点数，HDFS在少于5个节点时并不会表现得很好，HBase也存在相同情况。
使用Java语言开发的NOSQL类型的分布式数据库
不支持RDBMS的一些高级特性，如事务机制，第二索引，高级查询语言等
支持线性和模块化扩展，可以通过在商用机器上增加RegionServer来线性提高性能
强读写一致性：适合高速计数聚合操作
自动切分数据：分布式存储数据，随着数据增长进行自动切片
RegionServer自动失效备援
与HDFS集成
支持MapReduce执行大规模并行操作
提供Java Client API
提供Thrift/REST API
针对大容量查询优化的块缓存和Bloom Fliter
可视化管理界面
WAL的重新执行速度缓慢
故障恢复缓慢且复杂
主压缩会引起 I/O风暴（大量的I/O操作）
| 概念 | 中文 | 解释 | 备注 | 举例 |
|---|---|---|---|---|
| Table | 表 | 由多行组成 | ... | |
| Row | 行 | 由一个Key和一个或者多列组成 | ||
| Column | 列 | 由列族和列限定符组成 | 列族：列限定符 ；行与行之间的列可以相差很多 | |
| Column Family | 列族 | 物理上存储多个列；为提高性能设计的； | 表格创建时需要置顶 | content |
| Column Qualifier | 列限定符 | 列族中数据的索引 | 表格创建时不需要指定，可以在任何时候添加 | content:html |
| Cell | 单元 | 由行、列族、列限定符、值和代表版本的时间戳组成 | ||
| TimeStamp | 时间戳 | 用来表示数据的版本 | 可以使用系统时间也可以自己指定 |
| Row Key | Time Stamp | ColumnFamily contents | ColumnFamily anchor | ColumnFamily people |
|---|---|---|---|---|
| "com.cnn.www" | t9 | anchor:cnnsi.com = "CNN" | ||
| "com.cnn.www" | t8 | anchor:my.look.ca = "CNN.com" | ||
| "com.cnn.www" | t6 | contents:html = "… | ||
| "com.cnn.www" | t5 | contents:html = "…" | ||
| "com.cnn.www" | t3 | contents:html = "… | ||
| com.example.www | t5 | contents:html: "..." | people:author: "John Doe" |
说明：
表格格式不是唯一和最精确的表达方式，还可以用Json格式来表达
表格中的空白单元不会占用物理存储空间，只是概念上存在
| 操作 | API | 注意点 | 与版本的关系 |
|---|---|---|---|
| Get | Table.get | 返回指定行的属性；Scan的第一行 | 若没有指定版本，则返回版本值最大（但可能不是最新的）的数据；可以通过设置MaxVersion的值修改返回的数据条数 |
| Scan | Table.scan | 返回满足条件的多行 | 同上 |
| Put | Table.put | Key存在则更新Key不在则插入;通过 Table.put (写缓存) 或者Table.batch (没有写缓存) | 默认使用系统时间;只要key、column和version相同就可以实现覆盖；插入时可以指定版本 |
| Delete | Table.delete | 1.删除指定列；2.删除列的所有版本；3.删除特定列族的所有列 | 1. 删除操作不会立刻执行，而是给该数据设置墓碑标签，在空间清理的时候再执行死亡数据和墓碑的清除工作；2.通过在 hbase-site.xml.中hbase.hstore.time.to.purge.deletes属性来设置TTL（生存时间） |
说明：
版本数的最大值和最小值是可以指定的，并且会影响操作
版本（时间戳）是用来管控数据的存活时间的，最好不要手动设置
1）Delete操作会影响Put操作：原因在于Delete操作并不是立刻执行，而是给死亡数据设置墓碑标签，那么如果当你执行了一个Delete版本低于等于T的操作，而后有插入Put了一个版本为T的数据，此时新Put的数据也会被打上标签，那么会在系统的下一次清理工作中将打上标签的数据全部清理掉，执行查询时则会获取不到新Put的数据，如果你不手动设置版本的话，版本采用系统默认时间，则不会出现这种情况。
2）清理工作会影响查询：创建三个版本为t1,t2,t3的单元，并且设置最大版本数为2.所以当我们查询所有版本时，只会返回t2和t3。但是当你删除版本t2和t3的时候，版本t1会重新出现。显然，一旦重要精简工作运行之后，这样的行为就不会再出现。
查看更多关于数据模型的信息
1）主从架构
2）有三个组件：
| 组件名称 | 组件主要功能 |
|---|---|
| HMaster | 负责Region的分配和DDL操作（创建，删除表） |
| HRegionServer | RegionServer负责数据的读写;和客户端通讯 |
| ZooKeeper | 维持集群的活动状态 |
3）底层储存是HDFS
格式：([table],[region start key],[region id])
info:regioninfo (序列化HRegionInfo实例)
info:server (包含此Region的RegionServer的server:端口)
info:serverstartcode (包含此Region的RegionServer的启动时间)
2）存储位置：ZooKeeper中
分配Region：启动时分配，失效RegionServer上Region的再分配，Region切分时分配
监控集群中的所有RegionServer，实现其负载均衡
DDL:Data Definition Language(表格的创建、删除和更新-列族的更新）
管理namespace和table的元数据
权限管理（ACL）
HDFS上的垃圾文件回收
响应client的读写请求，进行I/O操作（直接绕过HMaster）
与HDFS交互，管理table数据
当Region的大小到达阀值时切分Region
本小节可参考Region Server详解
保证集群中有且只有一个HMaster为Active
存储hbase:meta，即所有Region的位置信息
存储HBase中表格的元数据信息
监控RegionServer状态，将RS的上下线情况汇报给HMaster
ZooKeeper集群本身使用一致性协议(PAXOS协议)保证每个节点状态的一致性
本小节可参考Region详解
本小节可参考Region Server详解中的首次读写流程
本小节可参考Region Server详解中的写流程
本小节可参考Region Server详解中的读流程
本小节可参考Region Server详解中的次压缩部分
本小节可参考Region Server详解中的主压缩部分
本小节可参考Region Server详解中的WAL Replay
在0.96.x之前是存在-ROOT-和.META两个表格来维持region的元数据
.META. region key (.META.,,1)
info:regioninfo (hbase:meta的序列化实例)
info:server (存储 hbase:meta的RegionServer的server:port)
info:serverstartcode (存储 hbase:meta的RegionServer的启动时间)
从ZooKeeper中读取-ROOT- Table所在HRegionServer
从该HRegionServer中根据请求的TableName，RowKey读取.META. Table所在HRegionServer
从该HRegionServer中读取.META. Table的内容而获取此次请求需要访问的HRegion所在的位置
访问该HRegionSever获取请求的数据
本小节可参考2.2.2.2 组件中的hbase:meta和2.3 相关流程中的首次读写流程进行比较
1）0.96.x版本之前是参考Goole的BigTable设计的，从读取数据请求发起到真正读取到数据要经过4个步骤，Google设计BigTable的目的在于它的数据量巨大，多层的schema结构能够存储更多的Region，但是随着而来的就是访问性能的下降。
2）一般公司的数据量没有Google那么大，所以去掉-ROOT-表，留下.META(hbase:meta)表，提高Region的大小，不仅可以满足存储需求，而且访问性能得到提高。
0.94.x 之前HBase中的WAL实现称为HLog，存储在/hbase/.logs/目录下
0.94.x之后更名为WAL，存储在/hbase/WALs/目录下
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本小节可参考HBase部署入门指南
本小节可参考HBase Shell 练习、HBase Java API 练习、使用MapReduce操作HBase
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待续部分将会后期不定期更新，敬请期待。